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申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所

摘要：本发明提供了一种基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法，其特征在于，包括：获取海气氧通量实测数据以及环境参数卫星遥感数据；对海气氧通量的主要控制过程的参数化解析；筛选输入输出参数和数据驱动模型；基于筛选得到的最优输入输出参数、最优数据驱动模型和海气氧通量实测数据得到氧通量反演模型；将环境参数卫星遥感数据输入氧通量反演模型得到海气氧通量结果。得到输入数据库和清晰的调控机制，达到将通过反演模型和卫星遥感数据精确反演海气氧通量的目的。

主权项：1.一种基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法，其特征在于，包括：获取海气氧通量实测数据以及环境参数卫星遥感数据；对海气氧通量的主要控制过程的参数化解析；筛选输入输出参数和数据驱动模型；基于筛选得到的最优输入输出参数、最优数据驱动模型和海气氧通量实测数据得到氧通量反演模型；将环境参数卫星遥感数据输入氧通量反演模型得到海气氧通量结果；并且，上述氧通量反演模型的构建包括实测海气界面氧通量的计算、海气界面氧通量3种控制过程的参数化解析；其中，实测海气界面氧通量的计算：考虑到南大洋高纬度海冰的存在，海气界面氧通量Foxygen通过下面公式计算获得：Foxygen＝1-SIFas其中，Fas＝Fdiffuse+Fbubble+FLbubbleFdiffuse＝1.3×10-4×Ua*Sc02660-0.5×DOobs-DOsatFbubble＝-5.56×0.29×Uw*3.86×02FLbubble＝5.5×Uw*2.76Sc02660-23×0.29×[1+Δp×DOsat-DOobs]式中，Fas为海-气O2交换通量，Fdiffuse为海-气界面扩散，Fbubble为完全破碎的小型气泡溶解，FLbubble为部分破碎的大型气泡溶解，Ua*为空气侧摩擦速度，ScO2是氧气的施密特数，DOobs为实测溶解氧浓度，DOsat为饱和溶解氧浓度，XO2是大气中氧的摩尔分数，Uw*为海水侧摩擦速率，Δp为在海洋表层以下由于高风速引起的破碎波的作用所引起的气泡承受压力的变化量；SI为海冰覆盖情况；海气界面氧通量3种控制过程的参数化解析分别指的是热力学控制过程的参数化解析、生物活动控制过程的参数化解析、除了热力学和生物过程影响的剩余过程的解析；其中，热力学控制过程的参数化解析：热效应影响下的氧通量Fthe通过如下公式获得： 式中，Q为海洋表面的总热通量，Cp为海水的热容，为氧溶解度对温度的依赖关系；生物活动控制过程的参数化解析：指定生态系统在已知环境因素中产生的溶解氧改变量Fbio通过下面公式获得：Fbio≈NCP＝10^0.75*IgChla+1.33式中，NCP为生态系统净生产力，Chla为浮游植物净溶解氧的改变量；除了热力学和生物过程影响的剩余过程的解析：即水动力过程影响下的氧通量变化量Fho和溶解氧改变量ΔOho通过下面公式获得：Fho＝Fas-Fthe–Fbio，△Oho＝Fho[1.3×10-4×Ua*Sc02660-0.5]。

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